Endorsement的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

The Irish Volunteers, 1913-19: A History

為了解決Endorsement的問題，作者Corrain, Daithi O. 這樣論述：

No organization was more central to the history of Ireland in the 20th century than the Irish Volunteers. This is the first authoritative history of that body from its inception in November 1913 to its rebranding as the IRA in 1919. Against a backdrop of seemingly imminent Home Rule, the example

and form of the Ulster Volunteer Force inspired a nationalist equivalent in Dublin. This book traces the daunting challenges which confronted the Irish Volunteers, from lack of resources and expertise to the efforts of the Irish Parliamentary Party to seize control in June 1914. Without the First Wo

rld War, the 1916 Rising would have been inconceivable. John Redmond's endorsement of the war effort fractured the Volunteers and led to the establishment of rival National and Irish Volunteer forces. The waning fortunes of the National Volunteers are surveyed. Energized by the threat of wartime con

scription, the Irish Volunteers survived, while a secret IRB coterie planned an insurrection. This was militarily doomed but those who took part fought tenaciously. As Irish public opinion was transformed in the aftermath of the Rising, the Irish Volunteers re-emerged on a better organized military

footing. This book assesses the relationship between them and the revamped Sinn Fein party in the lead up to the 1918 general election and the increasingly violent action that resulted in the War of Independence.

Endorsement進入發燒排行的影片

以網紅作為周邊線索對產品態度及購買意願之研究

為了解決Endorsement的問題，作者鄭雁庭 這樣論述：

因應新冠疫情，網路購物的需求越來越高，而美妝保養品的網路購物市場也 越來越成熟，消費者在網路上購買美妝保養品的意願也越來越高而現行的網路行 銷方式越來越多。而現行的網路行銷的方法很多樣化，本研究試圖以推敲可能性 理論模型來研究探討當有網紅或是KOL介入作為周邊線索時，會如何影響消費者 的廣告態度以及購買意願。網紅或是KOL的影響力是否會影響高涉入及低涉入消 費者的廣告態度及購買意願呢? 本研究採用問卷調查法，發放時間為2022年6月3日至2022年6月16日，以 Instagram的限時動態廣告作為廣告曝光的媒介，利用新創保養品品牌-影響因子 的精華液作為操弄產品，使用推敲可能性理論模

型作為研究方法來分析中央路徑 及周邊路徑對於高涉入和低涉入消費者的交互作用及影響。先以測試問卷測量出 強論點品質及弱論點品質後，在正式問卷合作三位網紅作為周邊路徑的網紅代 言，共發放問卷445份，回收篩選有效問卷385份。問卷調查完後有連結可以連到 品牌的官方網站進行下單，而最後分析實際轉換效果。 本研究採用SPSS統計軟體進行敘述性統計分析、信度分析、Bartlett的球形檢 定、總變異量分析、變異數分析、迴歸分析。結果顯示:高涉入受試者在接收強 論點品質的訊息時廣告態度的合意度會比弱論點品質高，但購買意願沒有顯著的 差別;低涉入受試者對於網紅代言的產品廣告態度沒有顯著性的差別，但購買意

願卻是有顯著性地高;當有周邊路徑的網紅代言時能夠提高購買意願。在實際轉換的數據顯示，實際下單購買的低購買意願消費者，皆受到網紅代 言的影響。而下單率最高的模組是接收到好的廣告論點品質的高涉入受試者，因 此品牌在操弄廣告時，可以考慮下單率最高的這個模組，針對高涉入的消費者給 予好的廣告內容來增加購買意願。

Strange Relics: Stories of Archaeology and the Supernatural

為了解決Endorsement的問題，作者 這樣論述：

Handheld Press presents a new classic short story anthology, combining the supernatural and archaeology. Never before have so many relics from the past caused such delicious and intriguing shivers down the spine. Archaeological historian Amara Thornton of the University of London, and Classical a

rchaeologist Katy Soar from the University of Winchester have curated a selection of twelve outstanding short stories encompassing horror, ghosts, hauntings, and possession, all from archaeological excavation. From a Neolithic rite to Egyptian religion to Roman remains to medieval masonry to some un

canny ceramic tiles in a perfectly ordinary American sun lounge, the relics in these stories are, frankly, horrible. Cover endorsement from well-known UK archaeologist Mike Pitts. Authors include: - M R James(haunted binoculars), Algernon Blackwood (bestial rites in Wales), Arthur Conan Doyle(Roman

ghosts), John Buchan (haunted medieval house), RoseMacaulay (the death caves of the Emperor Tiberius), - ArthurMachen (prehistoric survival), Eleanor Scott (Viking possession), MargeryLawrence (Egyptian death rites), Alan Wace(Macedonian treasure), and Dorothy Quick (the tiles are possessed).

應用文字探勘於業配文揭露偵測

為了解決Endorsement的問題，作者洪御哲 這樣論述：

業配文是在廣告媒體內容中有目的地整合品牌或品牌說服性訊息，以換取贊助商的報酬。在網際網路與行動裝置的普及下，社群媒體快速成長，捧紅了許多「網紅」高影響力者，看上此高度個人化與可控制內容的特性，使廠商將資源投入在這些人身上，以獲取商品的曝光與銷售。但是業配文常常會有假分享真業配的問題，讓消費者認為是自己的真實體驗分享，而非商業贊助，可能誤導消費者進行消費，故本研究目的在於能否建立一個模型找出背後可能是未揭露的業配文章。首先，先搜集痞客邦百大部落客的資料，建立會揭露業配之部落客名冊，再搜集該部落客發表過的所有文章，藉由揭露文字標注業配文與非業配文。然後透過機器學習方法SVM、CNN與Google

所開發的深度語言模型BERT進行訓練與比較，最後以CNN平均得出最高的準確度83.625%，同時，在我們標注的未揭露業配文章資料中，CNN能夠偵測業配文的準確度為90.69%。最後，應用逐層相關傳播LRP解釋CNN模型，觀察哪些常出現業配文文字最可能被預測為業配文，比較模型與人為觀點，並藉此找出業配文的特徵，以提供給消費者進行判斷。